GCP: tudo o que você precisa saber para começar com Python

Em um mundo onde agilidade e escalabilidade são obrigações, o Google Cloud Platform (GCP) surge como a escolha natural para quem desenvolve em Python. Seja você um iniciante querendo colocar seu primeiro app Flask no ar ou um profissional de dados buscando acelerar projetos de machine learning, o GCP oferece um ambiente unificado, capaz de ir do protótipo ao produto em questão de minutos.

Neste guia, vamos mostrar como a mesma infraestrutura que mantém o YouTube e o Search pode trabalhar a seu favor: dispensando a compra de servidores, ajustando recursos automaticamente conforme a demanda e cobrando apenas pelo que você usar. Você vai conhecer serviços que vão desde máquinas virtuais e contêineres até funções sem servidor e bancos de dados gerenciados, tudo com integrações nativas para o ecossistema Python.

Prepare-se para descobrir como criar, hospedar e escalar aplicações, treinar modelos de inteligência artificial e monitorar cada detalhe do seu ambiente a partir de um único console. Se o seu objetivo é acelerar entregas, reduzir custos e manter a qualidade de ponta, este guia completo é o ponto de partida perfeito.

O que é o Google Cloud Platform (GCP)?

O Google Cloud Platform (GCP) é o ambiente em nuvem do Google onde você aluga capacidade de processamento, armazenamento e rede para rodar desde sites simples até aplicativos com milhões de usuários. Por trás dessa oferta está a mesma infraestrutura global que mantém serviços como YouTube e Pesquisa, garantindo alta disponibilidade e desempenho em escala mundial.

Ao usar o GCP, você troca o investimento e a manutenção de servidores físicos por um modelo de pagamento conforme o uso. Em vez de prever a carga máxima e comprar hardware para atender picos raros, você precisa apenas configurar máquinas virtuais ou serviços gerenciados e pagar somente pelo que for consumido. Isso traz flexibilidade para crescer sem surpresas no orçamento e agilidade para experimentar novas ideias sem longos processos de compra e instalação.

O portfólio do GCP reúne desde serviços básicos de computação e armazenamento até soluções avançadas de banco de dados, análise de dados em larga escala, machine learning e inteligência artificial. Você encontra máquinas virtuais (Compute Engine), contêineres orquestrados (Google Kubernetes Engine), armazenamento de objetos (Cloud Storage) e bancos de dados relacionais ou NoSQL, além de ferramentas como BigQuery, que vasculha petabytes de dados em segundos, e o Vertex AI, que simplifica todo o ciclo de vida de modelos de machine learning.

Desenvolvedores se beneficiam de SDKs e APIs bem documentadas para construir aplicações web e móveis, enquanto equipes de operações contam com painéis de monitoramento, alertas e recomendações automáticas para otimizar custos e performance. Com o GCP, lançar uma nova aplicação ou testar um ambiente de desenvolvimento leva minutos, e não semanas, porque toda a infraestrutura já está pronta e você só precisa apertar alguns botões no console.

Contra dados, não há argumento: 

A adoção de nuvem se acelerou durante a pandemia, à medida que empresas precisaram escalar serviços remotamente e garantir segurança para equipes distribuídas.

Segundo dados da IDC Brasil, o mercado de cloud pública cresceu mais de 28% em 2021, impulsionado por soluções de IaaS e PaaS. Hoje, faz parte da rotina de TI considerar o GCP ou outra nuvem como base para qualquer iniciativa tecnológica, seja para migrar sistemas legados, criar novas plataformas de e-commerce ou implementar pipelines de análise preditiva.

Principais funcionalidades do GCP

O GCP oferece uma ampla gama de funcionalidades que podem ser extremamente úteis para desenvolvedores Python. Vamos explorar algumas delas:

Máquinas virtuais (Compute Engine)

O Compute Engine oferece servidores virtuais configuráveis para qualquer tipo de carga de trabalho. Você escolhe o sistema operacional (Linux ou Windows), a quantidade de CPU, memória e disco e, em poucos minutos, tem uma máquina pronta para rodar suas aplicações.

Quando o tráfego aumenta, basta ajustar o tamanho da instância ou adicionar novas, e você paga apenas pelo tempo em que elas ficam ativas.

Armazenamento de objetos (Cloud Storage)

Com o Cloud Storage, é possível guardar desde backups até arquivos multimídia em buckets com políticas de acesso configuráveis. Os dados ficam distribuídos em várias zonas, garantindo durabilidade e disponibilidade, e você pode definir regras para mover arquivos entre classes de custo (por exemplo, de armazenamento padrão para arquivamento) sem escrever uma linha de código.

Plataforma de desenvolvimento (App Engine)

O App Engine abstrai toda a gestão de infraestrutura: você envia seu código em linguagens como Python, Java ou Go e a plataforma escala automaticamente conforme o uso. Balanceamento de carga, atualizações de segurança e monitoramento ficam por conta do GCP, liberando você para focar apenas na lógica de negócio.

Orquestração de contêineres (Google Kubernetes Engine)

O GKE automatiza a criação e o gerenciamento de clusters Kubernetes. Ele distribui containers entre nós, faz upgrades sem interrupções e recupera automaticamente pods que falham.

Se sua aplicação estiver empacotada em contêineres, o GKE garante eficiência no uso de recursos e alta disponibilidade.

Big Data e Análise de Dados (BigQuery)

O BigQuery é o data warehouse analítico do GCP, desenhado para processar petabytes de dados em segundos. Ele oferece uma interface SQL familiar, mas por trás roda uma arquitetura em colunas que distribui consultas pela infraestrutura do Google. Para usar, é só carregar datasets no Cloud Storage ou em tabelas nativas do BigQuery, depois rodar consultas que agrupam, filtram e agregam informações com rapidez impressionante.

Recursos como materialized views, particionamento de tabelas e regras de expiração ajudam a otimizar performance e custos, enquanto a integração com o Data Studio ou Looker facilita a criação de dashboards interativos.

Inteligência Artificial e Machine Learning (Vertex AI & AutoML)

O GCP traz o Vertex AI, uma plataforma unificada que cobre todo o ciclo de vida de ML desde a ingestão de dados e o treinamento de modelos até a implantação em produção e o monitoramento de métricas. Com ferramentas como Feature Store, você organiza atributos usados nos modelos, enquanto o Pipeline Builder cria fluxos de trabalho que combinam pré-processamento, treinamento e avaliação.

Para quem procura ainda mais simplicidade, o AutoML gera modelos automaticamente a partir de seus dados: basta enviar planilhas ou imagens ao console, clicar em “treinar” e, em minutos, receber um endpoint pronto para previsões. Ambas as soluções aproveitam aceleradores de hardware do Google, como TPUs, para reduzir drasticamente o tempo de treinamento.

Ferramentas de desenvolvimento e APIs

SDKs, bibliotecas e APIs do GCP abrangem todas as linguagens populares, permitindo criar scripts que provisionam recursos, automatizam deploys e integram serviços em pipelines de CI/CD. Com o Cloud Shell, você acessa essas ferramentas direto do navegador, sem precisar instalar nada localmente.

Essas funcionalidades fazem do GCP uma plataforma completa para empresas que buscam escalabilidade, segurança, inovação e eficiência operacional em computação em nuvem.

8 Vantagens do Google Cloud Platform

Agora que você conhece algumas das funcionalidades do GCP, vamos falar sobre as principais vantagens que ele oferece:

1. Multicloud e flexibilidade

Com o GCP, sua empresa não fica amarrada a um único provedor. Você pode criar, migrar e otimizar aplicações em nuvens públicas, privadas ou híbridas conforme a necessidade, garantindo autonomia e reduzindo riscos de dependência.

2. Segurança de nível Google

Os data centers do GCP seguem padrões rígidos de criptografia em trânsito e em repouso, com gerenciamento de chaves integrado e controles de acesso granular (IAM). Além disso, você monitora ameaças em tempo real pelo Security Command Center, mantendo seus dados sempre protegidos e em conformidade.

3. Infraestrutura global de alta performance

Rodar suas cargas de trabalho na mesma rede que suporta o YouTube e o Search significa aproveitar baixa latência e alta disponibilidade em todas as regiões. Com redundância geográfica nativa, seus serviços continuam ativos mesmo diante de interrupções locais.

4. Escalabilidade automática e economia

Pague apenas pelo que usar, para cima ou para baixo, graças ao modelo de billing pay-as-you-go. Os recursos escalam de forma automática conforme a demanda, evitando ociosidade e ajudando a otimizar custos operacionais.

5. Sustentabilidade comprovada

Os data centers do Google operam com energia 100% renovável onde disponível e têm eficiência energética acima da média do setor. Ao migrar suas operações para o GCP, sua empresa reduz o consumo de equipamentos e energia, contribuindo para uma pegada de carbono mais enxuta.

6. Colaboração e produtividade em nuvem

Ferramentas como Google Workspace integradas ao GCP permitem que equipes compartilhem projetos, editem documentos simultaneamente e mantenham versões controladas. Com APIs de inteligência artificial à mão, você automatiza fluxos de trabalho e acelera a entrega de soluções, mesmo em regimes de trabalho remoto.

7. Acesso e gerenciamento unificado

Todo o seu parque de aplicações e dados pode ser visualizado e controlado a partir de um único painel. Se preferir manter parte da infraestrutura on-premises, o Anthos leva a plataforma do GCP ao seu data center, garantindo consistência operacional.

8. Inovação acelerada

BigQuery, Vertex AI, Dataflow e outros serviços avançados estão prontos para uso imediato, sem a necessidade de instalar ou configurar clusters complexos. Essa disponibilidade de tecnologias de ponta coloca sua equipe à frente, permitindo provas de conceito e experimentos em minutos, não semanas.

Comparação entre GCP, AWS e Azure

Quando se trata de plataformas de nuvem, o GCP não está sozinho. Existem outras opções populares, como AWS (Amazon Web Services) e Azure (Microsoft). Vamos ver algumas diferenças principais:

Diferenças principais entre as plataformas

Foco e propósito

• AWS: constrói uma suíte completa para qualquer perfil de empresa de startups a corporações globais oferecendo serviços que vão de computação a IoT e segurança;
  
• Azure: fala a língua de quem já usa Windows Server, Active Directory e Office 365, facilitando a extensão de ambientes on-premises para a nuvem;
  
• GCP: coloca peso em inteligência artificial, machine learning, análise de grandes volumes de dados e em tecnologia de contêineres, atraindo quem busca inovação rápida.

Variedade de serviços

• AWS: dispõe do portfólio mais extenso desde simples VMs até ferramentas de blockchain e robótica  pronto para atender casos de uso bem diversificados;
  
• Azure: complementa PaaS e soluções híbridas com produtos como Power Platform e Azure Arc, ideal para cenários que misturam nuvem e data center próprio;
  
• GCP: oferece serviços-chave como BigQuery, Vertex AI e Kubernetes Engine, ideais para projetos de dados em larga escala e orquestração de contêineres.
  

Computação e contêineres

• AWS: EC2 para VMs, Lambda para serverless, ECS/EKS e Fargate para container em vários níveis de abstração;
  
• Azure: Virtual Machines, Functions para código isolado e AKS para clusters Kubernetes gerenciados;
  
• GCP: Compute Engine, Cloud Functions e Google Kubernetes Engine, este último é frequentemente o primeiro a receber atualizações do próprio Google.
  

Armazenamento

• AWS: S3 para objetos, EBS para discos de instância e Glacier para arquivamento de longo prazo;
  
• Azure: Blob Storage para objetos, Data Lake Storage para big data e Files para compartilhamentos em redes;
  
• GCP: Cloud Storage unificado, Persistent Disk para VMs e classes de armazenamento automatically tiered.
  

IA e Big Data

• AWS: SageMaker para todo o ciclo de ML, Athena e Kinesis para consulta e streams, Redshift para data warehouse;
  
• Azure: Azure ML Studio, Synapse Analytics e Cognitive Services para IA pré-treinada;
  
• GCP: Vertex AI e AutoML para ML sem complicação, BigQuery para consultas SQL em petabytes e Dataflow para processamento em fluxo.
  

Integração e ecossistema

• AWS: compatível com inúmeras linguagens, frameworks e ferramentas de terceiros;
  
• Azure: integração plug-and-play com produtos Microsoft, do Office 365 ao SQL Server;
  
• GCP: forte presença em projetos open source Kubernetes, Istio e TensorFlow e APIs REST simples de usar.
  

Preços e cobrança

• AWS: a plataforma oferece diversos planos e opções de contratação, permitindo que você escolha a configuração mais adequada às necessidades e ao orçamento do seu projeto.

• Azure: mesma coisa com Azure, que também oferece diversos planos e opções de contratação.

• GCP: já com o GCP, os valores e planos são variáveis e dependem do serviço e do tipo de uso. A plataforma oferece um sistema de preços por uso, com opções para máquinas virtuais, armazenamento, redes e outros serviços. Novos clientes recebem um crédito de US$ 300 para explorar os produtos da plataforma.

Facilidade de uso

• AWS: muito poderosa, mas a vasta gama de opções pode confundir quem está começando;
  
• Azure: mais amigável para equipes já acostumadas com o universo Windows;
  
• GCP: console enxuto e organizado, ideal para colocar projetos de dados e IA no ar em minutos.
  

Comunidade e suporte

• AWS: maior comunidade de desenvolvedores do mundo, vasta documentação e eventos globais;
  
• Azure: suporte robusto em ambientes corporativos, com foco em clientes empresariais;
  
• GCP: comunidade menor, mas bastante engajada em inovação e com forte presença em startups.

Por que você deve começar a usar o GCP?

O Google Cloud Platform se destaca para quem desenvolve em Python por reunir em um único lugar tudo o que você precisa para tirar um projeto do papel e levar à produção sem complicação. Em vez de lidar com configurações manuais de servidores ou Dockerfiles complexos, aponte seu código Flask, Django ou FastAPI para o Cloud Run ou App Engine. Em poucos cliques, sua aplicação está online, pronta para receber tráfego.

Essa agilidade não vem sozinha: ao hospedar seu app em data centers espalhados pelo mundo, o GCP garante que seus usuários tenham respostas rápidas e um serviço sempre disponível. Conforme o número de acessos cresce, a plataforma ajusta automaticamente recursos de CPU e memória, eliminando gargalos em momentos de pico. E você só paga pelos segundos de execução e pela quantidade de dados transferidos, sem surpresas na fatura.

Para quem está trabalhando com inteligência artificial, o GCP abre um leque de opções integradas ao ecossistema Python. Do armazenamento de datasets em buckets do Cloud Storage ao treinamento e deploy de modelos no Vertex AI ou AutoML, tudo flui dentro da mesma conta.

Por fim, a segurança e a visibilidade do que está acontecendo no seu ambiente ficam por conta de um console único, onde logs, métricas e alertas aparecem lado a lado.

• Com o Cloud Audit Logs, você vê cada chamada de API;
• Com o IAM, define quem pode acessar qual recurso;
• Com o Cloud Monitoring, antecipa problemas antes que impactem seus usuários.

Para um desenvolvedor Python que quer focar no código e não na infraestrutura, o GCP oferece o equilíbrio perfeito entre poder, controle e simplicidade.

Se você está pronto para colocar seu código Python no ar, acompanhe agora os primeiros passos para hospedar sua aplicação no GCP:

Primeiros passos para hospedar uma aplicação Python

1. Crie sua conta e habilite o faturamento: acesse a página de login, cadastre-se com uma conta Google e configure um projeto novo. Será preciso adicionar um método de pagamento para liberar o Cloud Run ou App Engine.
   
2. Instale o SDK do Google Cloud: com o gcloud, você faz deploy localmente e gerencia recursos pela linha de comando. Execute gcloud init para apontar ao seu novo projeto.
   
3. Prepare seu código: ajuste o requirements.txt e certifique-se de que seu aplicativo escuta a variável de ambiente PORT. Para o Cloud Run, você pode omitir o Dockerfile usando o comando gcloud run deploy –source ..
   
4. Escolha o serviço de hospedagem:
   
   • Cloud Run: recebe seu repositório, constrói a imagem automaticamente e faz o deploy containerizado.
     
   • App Engine: exige um app.yaml para definir runtime e recursos, mas gerencia versões e escalonamento sem mexer em containeres.
     
5. Faça o deploy e teste: após o comando de deploy, o GCP fornece a URL pública. Execute alguns testes de requisição e verifique os logs pelo gcloud logs read.
   
6. Monitore e ajuste: use o Cloud Monitoring para criar alertas de uso de CPU, memória e latência. Se necessário, aumente limites de simultaneidade no Cloud Run ou ajuste instâncias no App Engine.
   

Seguindo esses passos, sua primeira aplicação Python estará rodando na nuvem em menos de 10 minutos, pronta para crescer com seus usuários.

Conclusão: Por que escolher o GCP?

Neste guia, você conheceu as ferramentas que tornam o Google Cloud Platform uma opção poderosa e acessível para quem programa em Python. Desde o deploy simplificado de aplicações web até o treinamento de modelos de IA, o GCP oferece tudo o que você precisa em um único ecossistema.

Se você quer ir além do código local e mostrar seus projetos para o mundo, este é o seu próximo passo. No projeto “Deploy na Google Cloud Platform (GCP) usando Cloud Run”, você vai:

• Aprender a fazer o deploy gratuito de suas aplicações na GCP, uma das plataformas mais utilizadas por empresas no mundo inteiro;
• Expor seus sites e aplicações na internet de forma profissional, acessíveis por um link público;
• Utilizar uma alternativa sólida e escalável de hospedagem, como as grandes empresas fazem — tudo isso sem pagar nada por isso.

Reserve um tempo para trilhar esse caminho: domine Python, crie aplicações inteligentes e abra as portas para oportunidades cada vez mais desafiadoras.